Um estudo recente do Instituto Pomona questionou o desempenho da inteligência artificial no investimento no mercado de ações. Os pesquisadores analisaram fundos negociados em bolsa (ETFs) que dependem da IA para decisões de investimento e descobriram que seu desempenho geral não era ideal, ainda pior do que o do S&P 500. Este estudo desencadeou a repensação das pessoas da aplicação de IA no campo financeiro e também revela as limitações da tecnologia de IA em aplicações práticas. Este artigo analisará os resultados da pesquisa em detalhes e explorará os desafios enfrentados pela IA na tomada de decisões de investimento.
Recentemente, um estudo realizado pelo professor de economia Gary N. Smith, no Pomona College, e Sam Wyatt provocou pensamentos profundos sobre o desempenho da inteligência artificial no mercado de ações. Embora o hype de IA tenha impulsionado o mercado de ações, o fato é que muitos fundos negociados em bolsa (ETFs) que dependem da seleção de ações da IA não alcançaram resultados ideais.
Smith e Wyatt mencionaram em um artigo da Scientific American que analisaram todos os sistemas de IA publicamente para tomar decisões de investimento desde outubro de 2017. Os resultados mostram que a maioria desses fundos teve um desempenho pior que o índice S&P 500, que representa as 500 maiores empresas do mercado de ações dos EUA. A pesquisa mostra que, entre os 43 fundos que dependem da IA, apenas 10 tiveram um desempenho melhor que o S&P 500, o que significa que a IA tem sérios problemas na seleção de ações.
Para dar a todos uma melhor compreensão do desempenho desses fundos, Smith e Wyatt o resumiram. Os fundos que dependem da IA têm um retorno médio anual de 5% menor que os 12,4% do S&P 500. Os fundos que dependem inteiramente da IA e não têm uma intervenção humana com desempenho ainda mais miseravelmente, com 11 fundos atrasados atrás do S&P 500, e 6 deles perderam dinheiro quando o mercado geralmente melhorou. No geral, a perda média anual desses 11 fundos totalmente acionados por IA atingiu 1,8%.
Os pesquisadores apontam que a IA é incomparável em termos de relevância dos dados, mas não entende o significado por trás desses dados. Eles mencionaram: "A fraqueza fatal dos sistemas de IA é que, embora possam encontrar padrões estatísticos, eles não sabem dizer se esses padrões são razoáveis ou sem sentido. Somente quando os algoritmos da IA podem entender o significado das palavras e seu relacionamento com o mundo real", ele disse que eles se tornam confiáveis em decisões importantes, incluindo investimentos ".
Pontos -chave:
A maioria dos fundos negociados em bolsa que depende da IA tem um desempenho inferior ao S&P 500.
Os fundos que dependem inteiramente da IA têm uma perda média anual de 1,8%, não conseguindo lucro quando o mercado de ações geralmente está melhorando.
Embora a IA possa encontrar padrões de dados, ela ainda não entendeu o significado real por trás dos dados.
Em suma, esses resultados da pesquisa mostram que, embora a tecnologia de IA tenha vantagens na análise de dados, ainda existem grandes riscos em confiar apenas na IA para tomar decisões de investimento em mercados financeiros complexos. Pesquisas futuras precisam explorar como combinar melhor a tecnologia de IA com experiência e julgamento humano para obter melhores resultados no campo de investimento.